本文件涉及碳资产评估，尤其涉及一种基于在线预测的碳资产评估方法、系统、设备及介质。
背景技术：
1、园区作为产业集聚发展的核心单元，拥有丰富的碳资产。碳资产已经成为各类产业园区发展及竞争的重要元素。洞悉低碳发展的趋势，有效管理及提升碳资产价值，对园区经济发展尤为重要。
2、目前，对碳资产的评级方法主要通过评估机构或者人员进行评估，不仅耗费人力成本，同时还效率低下。而常用的自动化评估方法主要采用神经网络模型进行评估，该方法虽有一定成效，但精度不高且实时性较低，因此有必要提供一种高效的对碳资产进行评估的方法。
技术实现思路
1、本发明提供一种基于在线预测的碳资产评估方法、系统、设备及介质，旨在解决上述问题。
2、本发明实施例提供一种基于在线预测的碳资产评估方法，包括：
3、获取碳资产信息数据，并将碳资产信息数据分为碳资产历史数据与碳资产最新数据；
4、对碳资产历史数据与碳资产最新数据进行预处理；
5、通过离线训练方法获取碳资产基准评估模型进行碳资产评估获取评估数据，根据预处理后的碳资产最新数据判断是否对碳资产基准评估模型进行修正，若需要修正，则通过修正后的碳资产基准评估模型进行碳资产评估获取评估数据。
6、本发明实施例提供一种基于在线预测的碳资产评估系统，包括：
7、数据获取模块，用于获取碳资产信息数据，并将所述碳资产信息数据分为碳资产历史数据与碳资产最新数据；
8、数据处理模块，用于对碳资产历史数据与碳资产最新数据进行预处理；
9、碳资产评估模块，包括训练子模块、变化识别子模块以及在线增量子模块；
10、训练子模块用于通过离线训练方法获取碳资产基准评估模型进行碳资产评估获取评估数据；
11、变化识别子模块用于获取预处理后的碳资产最新数据与碳资产基准评估模型获取的评估数据的变化幅度；
12、在线增量子模块用于根据预处理后的碳资产最新数据判断是否对碳资产基准评估模型进行修正，若需要修正，则通过修正后的碳资产基准评估模型进行碳资产评估获取评估数据。
13、本发明实施例还提供一种电子设备，包括：
14、处理器；以及，
15、被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述计算机可执行指令在被执行时使所述处理器执行如上述基于在线预测的碳资产评估方法的步骤。
16、本发明实施例还提供一种存储介质，用于存储计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被执行时实现如上述基于在线预测的碳资产评估方法的步骤。
17、采用本发明实施例，当碳资产信息数据发生变化时，能够快速进行识别，并根据变化幅度判断是否需要对基准评估模型进行修正根据变化识别的结果，并根据碳资产信息数据的变化幅度判断是否对碳资产基准评估模型进行修正，相比与传统离线评估方法具有更高的精度，能够更准确评估园区碳排放水平，帮助园区发现问题、优化管理，促进低碳目标的实现。
1.一种基于在线预测的碳资产评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过离线训练方法获取碳资产基准评估模型具体包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述长短期记忆神经网络具体包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述长短期记忆神经网络的表达式具体包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述循环单元神经网络内部包括更新门和重置门，所述循环单元神经网络通过公式2获取；
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述预处理后的碳资产最新数据判断是否对碳资产基准评估模型进行修正具体包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述采用对冲算法调整长短期记忆神经网络与循环单元神经网络的输出权重并反向传播更新碳资产基准评估模型具体包括：
8.一种基于在线预测的碳资产评估系统，其特征在于，包括：
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述训练子模块具体用于：
10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述长短期记忆神经网络内设置输入门、遗忘门以及输出门，所述遗忘门用于存储旧信息的权重向量，输入门用于获取新信息的权重向量，输出门用于输出待输出的候选向量。
11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述长短期记忆神经网络的表达式具体包括：
12.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述循环单元神经网络包括更新门和重置门，所述循环单元神经网络通过公式2获取；
13.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述在线增量子模块具体用于：
14.根据权利要求13所述的系统，其特征在于，所述在线增量子模块采用对冲算法调整长短期记忆神经网络与循环单元神经网络的输出权重并反向传播更新碳资产基准评估模型具体包括：
15.一种电子设备，包括：
16.一种存储介质，用于存储计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被执行时实现如权利要求1-7中任一项所述基于在线预测的碳资产评估方法的步骤。
